大數據在智能配電網中的應用

日期:2018-06-04  瀏覽量:448  新聞來源:科大智能電氣

智能配電網具備豐富的數據源,目前大多數地市的配電管理系統包括了配電自動化系統、生產管理系統、地理信息系統、調度自動化系統、用電信息采集系統、負荷控制系統、配變負荷監測系統、電能質量監測管理系統、營銷業務管理系統、電網氣象信息系統、ERP系統、95598客服系統等。

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這些數據源涵蓋了調度、運檢、營銷等多個管理業務,以及絕大部分10kV及以下多電壓等級的電網監控和采集信息。從數據源類型來講,智能配用電大數據應用的數據源類型豐富,覆蓋配電變電站、配電開關站、配電臺區、電能表等配用電自動化和信息化、用戶資料和社會經濟等數據。

場景一:面向有源配電網規劃的負荷預測

配電網信息化的快速發展和電力需求影響因素的逐漸增多,利用大數據預測用電狀況日益凸顯。近年來,用電預測領域出現了大量的研究成果,遺傳算法、粒子群算法、支持向量機和人工神經網絡等智能預測算法開始廣泛地應用于用電預測中,通過將體量更大、類型更多的電力大數據作為分析樣本,實現對電力負荷的時間分布和空間分布預測,為規劃設計、電網運行調度提供依據,提升決策的準確性和有效性。

場景二:配電網運行狀態評估與預警

1)對配電網進行安全性評價,如電力系統的頻率、節點電壓水平、主變和線路負載率等;

2)對配電網的供電能力進行評價,如容載比、線路間負荷轉移能力等。當供電能力不能滿足負荷需求時,根據負荷重要程度、產生的經濟社會效益以及歷史電壓負荷情況,進行甩負荷;

3)對配電網可靠性和供電質量進行評價,如負荷點故障率、系統平均停電頻率、系統平均停電時間、電壓合格率、電壓波動與閃變、三相不平衡度、波形畸變率、電壓偏移、頻率偏差等;

4)對配電網經濟性進行評價,如線損率和設備利用效率等。通過計算風險指標,預測從現在起未來一段時間內配電網所面臨風險的類型及嚴重程度;根據風險類型辨識結果,生成相應的預防控制方案,供調度決策人員參考;可以對突發性的風險和累積性風險進行準確辨識、定位、類型判斷、生成預防控制方案等。

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場景三:有源配電網電能質量監測和評估

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1)有源配電網電能質量分析與監測

隨著電網規模的不斷擴大,分布式電源的不斷接入,配電網中運行數據、負荷數據、分布式電源運行等數據逐漸增多,電能質量分析的大數據特征日益明顯,而傳統電能質量分析方法在電能質量的消噪、特征提取、擾動分類和參數估計等方面難以完全解決問題。電能質量監測系統集通信、測量、分析和管理等諸多功能于一體,能為電力企業和用戶提供供電質量的基本信息,實現有源配電網電能質量全面、準確、有效地監測。

2)有源配電網電能質量評估

分布式電源越來越多的接入配電網,用戶對電能質量的要求越來越高,而大規模的結構化數據和非結構化數據的加入,為電能質量評估提供新的研究途徑,如網架結構分析、無功源配置方案合理性分析、敏感負荷安裝位置分析、監測點配置方案等。

3)有源配電網電能質量診斷與治理

滿足較高電能質量的要求,及時正確地對影響電能質量的各種異常運行狀態做出診斷,找出電能質量干擾源并加以預防或消除,避免故障的擴大。

場景四:基于配電網數據融合的停電優化

該場景建立在配電網調度自動化系統、配電自動化系統、用電信息采集系統、配網設備管理系統、配電設備檢修管理系統、電網圖形及地理圖形信息和營銷管理系統等基礎上,綜合分析配電網運行的實時信息、設備檢修信息,以最小停電范圍、最短停電時間、最小停電損失、最少停電用戶來確定停電設備,確定最終的最優停電方案。

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